使用 Python request 連接 Azure Blob Storage

輸入下方指令安裝套件

pip install requests

使用 Python Azure SDK 連接 Azure Blob Storage

首先輸入下方指令安裝套件

pip install azure-storage-blob python-dotenv azure-core

FastAPI 透過Celery 處理Async task並透過Docker運行

 Celery 是一個強大的分散式任務佇列框架，用於處理非同步任務和分散式任務排程。它在許多應用程式和系統中都有廣泛的用途，包括以下方面：

非同步任務處理：Celery 最常見的用途之一是執行非同步任務。這些任務可以是長時間運行的操作，例如圖像處理、文件上傳、電子郵件發送、資料處理等。透過將這些任務非同步執行，應用程式可以保持響應性，而不會阻塞使用者介面或主要應用程式流程。

定時任務：Celery 可用於建立和執行定時任務，例如每小時執行一次數據備份或每天發送電子郵件報告。透過 Celery 的定時任務功能，您可以輕鬆管理和排程這些重複性任務。

分散式任務：Celery 是一個分散式任務佇列，可用於在多台伺服器或容器之間分發任務。這對於處理大量任務或需要負載平衡的任務非常有用。

訊息處理：Celery 可以用作訊息處理系統，用於處理和分發訊息。這在實時應用程式中非常有用，例如即時聊天或通知系統。

背景處理：在 Web 應用程式中，Celery 可以處理背景任務，例如處理使用者提交的表單資料、生成報告、執行搜尋索引更新等。這有助於提高應用程式的效能和可擴展性。

任務重試和錯誤處理：Celery 具有內建的任務重試和錯誤處理機制，可以自動重試失敗的任務，或將失敗的任務記錄下來以供後續分析和修復。

分散式資料處理：對於需要分散式資料處理的應用程式，Celery 可以幫助將資料處理任務分發到多個節點，以加速資料處理和分析。

非同步通訊：Celery 不僅可以執行任務，還可以用作非同步通訊的機制。應用程式可以使用 Celery 發送訊息、通知其他服務或元件執行操作。

總之，Celery 是一個多功能的工具，適用於需要非同步、分散式、定時或重複性任務處理的各種應用程式。它具有廣泛的用途，可以與多種訊息代理（如 RabbitMQ、Redis 等）和框架集成，以滿足不同應用場景的需求。無論是 Web 開發、資料處理、實時應用程式還是背景任務處理，Celery 都提供了強大的功能和工具，使開發人員能夠更輕鬆地處理各種任務和非同步操作。

使用Python 取得Windows 某個資料夾中 mp3音源長度

結果：

[
    26.808,
    31.536,
    13.8,
    9.096,
    8.088,
    9.48,
    3.672,
    3.408,
    7.224,
    5.112,
    9.288,
    5.352,
    3.072,
    3.816,
    2.592,
    3.624,
    2.976,
    5.016,
    2.448,
    2.832,
    4.824,
    3.912,
    2.928,
    2.472,
    2.328,
    7.248,
    6.672,
    3.576,
    4.56,
    5.688,
    4.536,
    5.952,
    9.504,
    5.136,
    3.408,
    8.16,
    8.112,
    4.392,
    2.64,
    3.936,
    7.872,
    7.272,
    5.232,
    9.648,
    4.152,
    3.576,
    18.456,
    5.64,
    3.912,
    2.304,
    3.96,
    5.04,
    10.176
]

Python ImportError: urllib3 v2.0 only supports OpenSSL 1.1.1+, currently the 'ssl' module is compiled with LibreSSL 2.8.3.

brew install openssl@1.1
pip install urllib3==1.26.6 

macOS pip install mariadb

brew install mariadb
pip3 install mariadb

MacBook Air M1 Python install MediaPipe

arch -x86_64 pip install mediapipe

Python multiprocessing and thread

Thread

import threading
from datetime import datetime


def show(n, s):
    total = 0
    from random import random
    for i in range(n):
        total += i
    print('total={} start={} end={}'.format(total, str(s), str(datetime.now())))

if __name__ == "__main__":
    max = 1000

    jobs = []
    for index in range(4):
        s = datetime.now()
        jobs.append(threading.Thread(target=show, args=[max, s]))

    for index in range(4):
        jobs[index].start()

    for index in range(4):
        jobs[index].join()

total=499500 start=2018-08-13 14:32:26.588980 end=2018-08-13 14:32:26.590985
total=499500 start=2018-08-13 14:32:26.588980 end=2018-08-13 14:32:26.591987
total=499500 start=2018-08-13 14:32:26.589481 end=2018-08-13 14:32:26.592990
total=499500 start=2018-08-13 14:32:26.589481 end=2018-08-13 14:32:26.593993

Python install Parse Server API

先用Github fork「ParsePy」修改connection.py的24行

API_ROOT = os.environ.get('PARSE_API_ROOT') or 'https://api.parse.com/1'
修改成
API_ROOT = os.environ.get('PARSE_API_ROOT')

用pip進行安裝
sudo pip3 install git+https://github.com/xxxxxx/ParsePy.git

import os
os.environ["PARSE_API_ROOT"] = "https://your.domain.com/parse"
import datetime
from parse_rest.datatypes import Object
from parse_rest.connection import register

class Student(Object):
    pass



APPLICATION_ID = 'AppID'
REST_API_KEY = 'RestKey'
MASTER_KEY = 'MasterKey'

register(APPLICATION_ID, REST_API_KEY, master_key=MASTER_KEY)
s = Student.Query.get(objectId='xxxxaaaa10')
s.name = "C.Y.Fang"
s.math = 60
s.eng = 50
s.cht = 61
s.save()

參考資料：
https://github.com/milesrichardson/ParsePy

Raspberry Pi Startup run Python script

sudo chmod 755 xxx.py

sudo nano /etc/rc.local


#!/bin/sh -e
#
# rc.local
#
# This script is executed at the end of each multiuser runlevel.
# Make sure that the script will "exit 0" on success or any other
# value on error.
#
# In order to enable or disable this script just change the execution
# bits.
#
# By default this script does nothing.

# Print the IP address
_IP=$(hostname -I) || true
if [ "$_IP" ]; then
  printf "My IP address is %s\n" "$_IP"
fi
sudo python xxx.py
exit 0

Install BlueZ on the Raspberry Pi

sudo systemctl stop bluetooth
sudo apt-get update
sudo apt-get install libusb-dev libdbus-1-dev libglib2.0-dev libudev-dev libical-dev libreadline-dev libdbus-glib-1-dev unzip libcap2-bin
wget http://www.kernel.org/pub/linux/bluetooth/bluez-5.44.tar.xz
tar xf bluez-5.44.tar.xz
mv bluez-5.44 bluez
cd bluez
./configure --prefix=/usr --sysconfdir=/etc --localstatedir=/var --enable-library
make
sudo make install
sudo ln -svf /usr/libexec/bluetooth/bluetoothd /usr/sbin/
sudo install -v -dm755 /etc/bluetooth
sudo install -v -m644 src/main.conf /etc/bluetooth/main.conf
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start bluetooth
bluetoothd --version
sudo setcap 'cap_net_raw,cap_net_admin+eip' `which hcitool`
getcap !$

參考資料：
https://github.com/getsenic/gatt-python
Bluetooth LE scan as non root?

ImportError: No module named paho.mqtt.client

cd /usr/lib/python2.7/dist-packages
sudo ln -s /home/pi/.local/lib/python2.7/site-packages/paho

參考資料：
https://stackoverflow.com/questions/48752469/cannot-run-paho-mqtt-client-importerror-no-module-named-paho-mqtt-client

Linux 更換Python版本

方法一

#Python
sudo rm -fr /usr/bin/python
ln -s /usr/bin/python3.5 /usr/bin/python
#pip
sudo rm -fr /usr/bin/pip
ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip

方法二

update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.5 2

Install OpenCV 3.4.1 on Raspberry Pi Zero W

編譯OpenCV花的時間真的很久...

先輸入下方指令更新

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

安裝編譯需要使用到的套件

sudo apt-get install -y build-essential cmake pkg-config

接著再安裝OpenCV會用到的套件

sudo apt-get -y install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev libatlas-base-dev gfortran python3.5-dev 

接著下載OpenCV

Ubuntu 16.04.3 LTS 安裝Jupyter

因為預設Python為3.5，從3.5升級為3.6

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3.6
sudo rm -fr /usr/bin/python3
sudo rm -fr /usr/bin/python3m
sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python3.6
sudo ln -s /usr/bin/python3m /usr/bin/python3.6m

安裝pip3

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3 get-pip.py

Windows 10 安裝PyQt4

先下載Python3.4.xxx，接著下載PyQt4-4.11.4-gpl-Py3.4-Qt4.8.7-x64.exe
安裝好Python3.4.xxx，並將Python3.4.xxx加入環境變數

再安裝PyQt4-4.11.4-gpl-Py3.4-Qt4.8.7-x64.exe就可以用了

將程式碼複製並儲存成test.py

使用py2app將python轉成 OS X App

還沒安裝py2app套件可以輸入下方指令，採easy_install安裝

sudo easy_install -U py2app

#產生setup.py
py2applet --make-setup MyApp.py

#清空之前編譯的檔案
rm -rf build dist

#產生OS X應用程式
#檔案dist底下的
python setup.py py2app

參考資料：
Tutorial

Python urlopen TypeError: the JSON object must be str, not 'bytes'

原來的程式碼為：

# -*- coding: utf-8 -*-

from urllib import request
url = "http://data.kaohsiung.gov.tw/Opendata/DownLoad.aspx?Type=2&CaseNo1=AP&CaseNo2=17&FileType=2&Lang=C&FolderType="
data = request.urlopen(url).read()

只要將read後方加上decode('utf8')即可

# -*- coding: utf-8 -*-

from urllib import request
url = "http://data.kaohsiung.gov.tw/Opendata/DownLoad.aspx?Type=2&CaseNo1=AP&CaseNo2=17&FileType=2&Lang=C&FolderType="
data = request.urlopen(url).read().decode('utf8')
print (data)

Python 3.5 取得JSON檔案

# -*- coding: utf-8 -*-

import json
from urllib import request
url = "http://data.kaohsiung.gov.tw/Opendata/DownLoad.aspx?Type=2&CaseNo1=AP&CaseNo2=17&FileType=2&Lang=C&FolderType="
data = request.urlopen(url).read().decode("utf-8")

print (json.loads(data))

執行結果：

參考資料：
https://docs.python.org/3.5/library/urllib.request.html#module-urllib.request
https://docs.python.org/3.5/library/json.html

Django 取得網址列

程式碼：

from django.http import HttpResponse

def get_current_url(request):
 return {'url': request.get_full_path()}